Sun'iy intellekt sog'liqni saqlash sohasida transformatsion kuchga aylanishi kutilmoqda.Xo'sh, shifokorlar va bemorlar sun'iy intellekt vositalarining ta'siridan qanday foyda olishadi?
Bugungi sog'liqni saqlash sanoati juda etuk va ba'zi katta o'zgarishlarni amalga oshirishi mumkin.Surunkali kasalliklar va saratondan radiologiya va xavfni baholashgacha sog'liqni saqlash sanoati bemorlarni parvarish qilishda aniqroq, samarali va samarali choralarni qo'llash uchun texnologiyadan foydalanish uchun son-sanoqsiz imkoniyatlarga ega.
Texnologiyaning rivojlanishi bilan bemorlar shifokorlarga yuqori va yuqori talablarga ega va mavjud ma'lumotlar soni dahshatli darajada o'sishda davom etmoqda.Sun'iy intellekt tibbiy yordamni doimiy ravishda yaxshilashga yordam beradigan vositaga aylanadi.
An'anaviy tahlil va klinik qaror qabul qilish texnologiyasi bilan taqqoslaganda, sun'iy intellekt juda ko'p afzalliklarga ega.Ta'lim algoritmi o'quv ma'lumotlari bilan o'zaro aloqada bo'lganda, u aniqroq bo'lib, shifokorlarga tashxis, hamshiralik jarayoni, davolanishning o'zgaruvchanligi va bemorning natijalari bo'yicha misli ko'rilmagan ma'lumotlarga ega bo'lish imkonini beradi.
Partners Healthcare tomonidan o'tkazilgan 2018 yilgi Jahon sun'iy intellekt tibbiy innovatsiyalar forumida (wmif) tibbiy tadqiqotchilar va klinik ekspertlar keyingi yillarda sun'iy intellektni qo'llashga sezilarli ta'sir ko'rsatishi mumkin bo'lgan tibbiyot sanoatining texnologiyalari va sohalari haqida batafsil ma'lumot berishdi. o'n yil.
2018 yilda wmif kompaniyasi rahbari Enn Kiblanksi va Partners Healthcare kompaniyasining bosh ilmiy xodimi Gregg Meyer, har bir sanoat sohasiga olib kelingan bunday "qo'zg'olon" bemorlarga katta foyda keltirishi va keng ko'lamli foyda keltirishi mumkinligini aytdi. biznesdagi muvaffaqiyat potentsiali.
Garvard tibbiyot maktabi (HMS) professori, hamkorlarning maʼlumotlar boʻyicha bosh mutaxassisi, doktor Keyt Drayer va Massachusets General Hospital (MGH) tadqiqot strategiyasi va operatsiyalari direktori doktor Ketrin Andreole kabi sogʻliqni saqlash sohasidagi hamkorlar mutaxassislari yordamida. , AI tibbiy xizmatlar va fanni inqilob qiladigan 12 ta usulni taklif qildi.
1.Miya kompyuter interfeysi orqali fikrlash va mashinani birlashtiring
Muloqot uchun kompyuterdan foydalanish yangi g'oya emas, lekin klaviatura, sichqoncha va displeysiz texnologiya va inson tafakkuri o'rtasida to'g'ridan-to'g'ri interfeys yaratish ba'zi bemorlar uchun muhim dasturga ega bo'lgan chegara tadqiqot sohasidir.
Asab tizimining kasalliklari va shikastlanishlari ba'zi bemorlarda mazmunli suhbat, harakat va boshqalar va ularning atrof-muhit bilan o'zaro ta'sir qilish qobiliyatini yo'qotishi mumkin.Sun'iy intellekt tomonidan qo'llab-quvvatlanadigan miya kompyuter interfeysi (BCI) ushbu funktsiyalarni abadiy yo'qotishdan xavotirda bo'lgan bemorlar uchun ushbu asosiy tajribalarni tiklashi mumkin.
"Agar men nevrologiya reanimatsiya bo'limida to'satdan harakat qilish yoki gapirish qobiliyatini yo'qotgan bemorni ko'rsam, men ertasi kuni uning muloqot qilish qobiliyatini tiklashga umid qilaman", dedi neyrotexnologiya va neyroreabilitatsiya markazi direktori Ley Xochberg. Massachusets umumiy kasalxonasi (MGH).Miya kompyuter interfeysi (BCI) va sun'iy intellektdan foydalangan holda, biz qo'l harakati bilan bog'liq nervlarni faollashtirishimiz mumkin va biz bemorni butun faoliyat davomida kamida besh marta boshqalar bilan muloqot qilish imkoniyatiga ega bo'lishimiz kerak, masalan, hamma joyda mavjud aloqa texnologiyalaridan foydalanish. planshet kompyuterlar yoki mobil telefonlar kabi."
Miyaning kompyuter interfeysi amyotrofik lateral skleroz (ALS), insult yoki atreziya sindromi, shuningdek, har yili dunyo bo'ylab o'murtqa shnor jarohati bo'lgan 500 000 bemorning hayot sifatini sezilarli darajada yaxshilaydi.
2.Radiatsiya vositalarining keyingi avlodini ishlab chiqish
Magnit-rezonans tomografiya (MRI), KT skanerlari va rentgen nurlari yordamida olingan radiatsiya tasvirlari inson tanasining ichki qismini invaziv bo'lmagan ko'rinishni ta'minlaydi.Biroq, ko'plab diagnostika muolajalari hali ham biopsiya natijasida olingan jismoniy to'qimalar namunalariga tayanadi, bu infektsiya xavfi mavjud.
Mutaxassislarning taxminiga ko'ra, ba'zi hollarda sun'iy intellekt Radiologiya vositalarining keyingi avlodiga tirik to'qimalar namunalariga bo'lgan talabni almashtirish uchun etarlicha aniq va batafsil bo'lishga imkon beradi.
Brigham ayollar kasalxonasining (BWh) tasvirga asoslangan neyroxirurgiya direktori Aleksandra Golbi, MD, dedi: "Biz diagnostik tasvirlash guruhini jarrohlar yoki interventsion rentgenologlar va patologlar bilan birlashtirmoqchimiz, ammo bu turli jamoalar uchun hamkorlikka erishish juda katta muammo. va maqsadlarning izchilligi. Agar biz radiologiya to'qimalar namunalaridan hozirda mavjud bo'lgan ma'lumotlarni taqdim etishini istasak, u holda har qanday pikselning asosiy faktlarini bilish uchun juda yaqin standartlarga erishishimiz kerak bo'ladi.
Ushbu jarayondagi muvaffaqiyat klinisyenlarga malign o'simta atributlarining kichik bir qismiga asoslanib davolash to'g'risida qaror qabul qilishdan ko'ra, o'simtaning umumiy faoliyatini aniqroq tushunish imkonini beradi.
AI shuningdek, saraton kasalligining invazivligini yaxshiroq aniqlashi va davolash maqsadini aniqroq aniqlashi mumkin.Bundan tashqari, sun'iy intellekt "virtual biopsiya" ni amalga oshirishga yordam beradi va o'smalarning fenotipik va genetik xususiyatlarini tavsiflash uchun tasvirga asoslangan algoritmlardan foydalanishga sodiq bo'lgan radiologiya sohasidagi innovatsiyalarni rag'batlantiradi.
3. Xizmat ko'rsatilmagan yoki rivojlanayotgan hududlarda tibbiy xizmatlarni kengaytirish
Rivojlanayotgan mamlakatlarda malakali tibbiy xizmat ko'rsatuvchi provayderlarning, jumladan ultratovush bo'yicha texnik va rentgenologlarning etishmasligi bemorlarning hayotini saqlab qolish uchun tibbiy xizmatlardan foydalanish imkoniyatlarini sezilarli darajada kamaytiradi.
Uchrashuvda ta'kidlanishicha, Bostondagi mashhur Longwood avenyusi bo'lgan oltita kasalxonada G'arbiy Afrikadagi barcha kasalxonalarga qaraganda ko'proq radiologlar ishlaydi.
Sun'iy intellekt odatda odamlarga yuklangan diagnostika mas'uliyatining bir qismini o'z zimmasiga olish orqali klinisyenlarning jiddiy etishmasligi ta'sirini yumshatishga yordam beradi.
Misol uchun, sun'iy intellektni tasvirlash vositasi sil kasalligining alomatlarini tekshirish uchun ko'krak qafasi rentgenogrammalaridan foydalanishi mumkin, odatda shifokor bilan bir xil aniqlik bilan.Bu xususiyat resurslari kam bo'lgan hududlardagi provayderlar uchun dastur orqali qo'llanilishi mumkin, bu esa tajribali diagnostik radiologlarga bo'lgan ehtiyojni kamaytiradi.
"Ushbu texnologiya sog'liqni saqlashni yaxshilash uchun katta salohiyatga ega", dedi doktor Jayashri Kalpati Kramer, Massachusets umumiy kasalxonasida (MGH) nevrologiya bo'yicha yordamchi va radiologiya dotsenti.
Shu bilan birga, AI algoritmini ishlab chiquvchilar turli millatlar yoki mintaqalardagi odamlar kasallikning ishlashiga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan noyob fiziologik va ekologik omillarga ega bo'lishi mumkinligini diqqat bilan ko'rib chiqishlari kerak.
"Masalan, Hindistonda kasallikdan aziyat chekkan aholi soni Qo'shma Shtatlardagidan juda farq qilishi mumkin", dedi u.Ushbu algoritmlarni ishlab chiqqanimizda, ma'lumotlar kasallikning namoyon bo'lishini va aholining xilma-xilligini ko'rsatishini ta'minlash juda muhimdir.Biz nafaqat bitta populyatsiyaga asoslangan algoritmlarni ishlab chiqishimiz, balki boshqa populyatsiyalarda ham rol o'ynashiga umid qilishimiz mumkin."
4. Elektron sog'liqni saqlash yozuvlaridan foydalanish yukini kamaytirish
Elektron sog'liqni saqlash yozuvi (u) sog'liqni saqlash sanoatining raqamli sayohatida muhim rol o'ynadi, ammo bu transformatsiya kognitiv yuklanish, cheksiz hujjatlar va foydalanuvchi charchoqlari bilan bog'liq ko'plab muammolarni keltirib chiqardi.
Elektron sog'liqni saqlash yozuvini ishlab chiquvchilari endi sun'iy intellektdan yanada intuitiv interfeys yaratish va foydalanuvchining ko'p vaqtini talab qiladigan tartiblarni avtomatlashtirish uchun foydalanmoqda.
Doktor Adam Landman, vitse-prezident va Brigham Health kompaniyasining bosh axborot xodimi, foydalanuvchilar ko'p vaqtlarini uchta vazifaga sarflashadi: klinik hujjatlar, buyurtmalar kiritish va o'z pochta qutilarini saralash.Nutqni aniqlash va diktant qilish klinik hujjatlarni qayta ishlashni yaxshilashga yordam beradi, ammo tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) vositalari etarli bo'lmasligi mumkin.
"O'ylaymanki, yanada dadilroq bo'lish va ba'zi o'zgarishlarni ko'rib chiqish kerak bo'lishi mumkin, masalan, klinik davolanish uchun videoyozuvdan foydalanish, xuddi politsiya kameralari kabi", dedi Landman.Sun'iy intellekt va mashinani o'rganish keyinchalik ushbu videolarni kelajakda olish uchun indekslash uchun ishlatilishi mumkin.Uyda sun'iy intellekt yordamchilaridan foydalanadigan Siri va Alexa singari, virtual yordamchilar kelajakda bemorlarning yotoqxonasiga olib kelinadi va bu klinisyenlarga tibbiy buyurtmalarni kiritish uchun o'rnatilgan aqldan foydalanish imkonini beradi."
AI, shuningdek, dori-darmon qo'shimchalari va natijalar haqida xabar berish kabi kirish qutilaridan muntazam so'rovlarni bajarishda yordam berishi mumkin.Bu, shuningdek, klinisyenlarning e'tiborini talab qiladigan vazifalarni birinchi o'ringa qo'yishga yordam beradi, bu esa bemorlarga o'z vazifalari ro'yxatini qayta ishlashni osonlashtiradi, deya qo'shimcha qildi Landman.
5.Antibiotiklarga chidamlilik xavfi
Antibiotiklarga chidamlilik odamlar uchun tobora ortib borayotgan tahdiddir, chunki bu asosiy dorilarni haddan tashqari iste'mol qilish davolashga javob bermaydigan superbakteriyalarning rivojlanishiga olib kelishi mumkin.Ko'p dori-darmonlarga chidamli bakteriyalar har yili o'n minglab bemorlarni o'ldiradigan shifoxona muhitiga jiddiy zarar etkazishi mumkin.Faqatgina Clostridium difficile AQSh sog'liqni saqlash tizimiga yiliga 5 milliard dollarga tushadi va 30 000 dan ortiq o'limga sabab bo'ladi.
EHR ma'lumotlari infektsiya shakllarini aniqlashga yordam beradi va bemor simptomlarni ko'rsatishni boshlashdan oldin xavfni ta'kidlaydi.Ushbu tahlillarni boshqarish uchun mashinani o'rganish va sun'iy intellekt vositalaridan foydalanish ularning aniqligini oshirishi va tibbiyot xodimlari uchun tezroq va aniqroq ogohlantirishlarni yaratishi mumkin.
"Sun'iy intellekt vositalari infektsiyani nazorat qilish va antibiotiklarga chidamlilik bo'yicha kutilgan natijalarni qondirishi mumkin", dedi Massachusets General Hospital (MGH) infektsiyani nazorat qilish bo'yicha direktor o'rinbosari doktor Erika Shenoy.Agar ular bo'lmasa, hamma muvaffaqiyatsiz bo'ladi.Kasalxonalarda juda ko'p EHR ma'lumotlari mavjud bo'lsa, agar ular ulardan to'liq foydalanmasalar, klinik sinovlarni loyihalashda aqlliroq va tezroq sanoatlarni yaratmasalar va bu ma'lumotlarni yaratadigan EHRlardan foydalanmasalar, ular muvaffaqiyatsizlikka duch kelishadi."
6.Patologik tasvirlar uchun aniqroq tahlillar yarating
Brigham ayollar kasalxonasining (BWh) patologiya bo'limi boshlig'i va HMS patologiyasi professori doktor Jeffri Goldenning ta'kidlashicha, patologlar tibbiy xizmat ko'rsatuvchi provayderlarning to'liq spektri uchun diagnostika ma'lumotlarining eng muhim manbalaridan birini taqdim etadilar.
"Sog'liqni saqlash bo'yicha qarorlarning 70% patologik natijalarga asoslanadi va EHRdagi barcha ma'lumotlarning 70% dan 75% gacha patologik natijalardan kelib chiqadi", dedi u.Va natijalar qanchalik aniq bo'lsa, tezroq to'g'ri tashxis qo'yiladi.Bu raqamli patologiya va sun'iy intellekt erishish imkoniyatiga ega bo'lgan maqsaddir."
Katta raqamli tasvirlardagi chuqur piksellar darajasini tahlil qilish shifokorlarga inson ko'zidan qochib qutulishi mumkin bo'lgan nozik farqlarni aniqlash imkonini beradi.
"Biz hozir saraton tez yoki sekin rivojlanishini, bemorlarni davolashni klinik bosqichlar yoki gistopatologik baholashdan ko'ra algoritmlar asosida qanday o'zgartirishni yaxshiroq baholashimiz mumkin bo'lgan nuqtaga keldik", dedi Golden.Bu oldinga katta qadam bo'ladi."
U qo‘shimcha qildi: "Shuningdek, sun'iy intellekt klinisyenlar ma'lumotlarni ko‘rib chiqishdan oldin slaydlarga qiziqish xususiyatlarini aniqlash orqali samaradorlikni oshirishi mumkin. AI slaydlar orqali filtrlashi va bizni to‘g‘ri tarkibni ko‘rishga yo‘naltirishi mumkin, shunda biz nima muhim va nima muhim emasligini baholashimiz mumkin. Bu yaxshilanadi. patologlardan foydalanish samaradorligi va ularning har bir ishni o'rganish qiymatini oshiradi.
Tibbiy asboblar va mashinalar haqida ma'lumot oling
Aqlli qurilmalar iste'molchi muhitini egallab oladi va muzlatgich ichidagi real vaqtda videodan tortib haydovchining chalg'itayotganini aniqlaydigan mashinalargacha bo'lgan qurilmalarni taqdim etadi.
Tibbiy muhitda aqlli qurilmalar bemorlarni ICU va boshqa joylarda kuzatish uchun zarurdir.Vaziyatning yomonlashuvini aniqlash qobiliyatini oshirish uchun sun'iy intellektdan foydalanish, masalan, sepsis rivojlanayotganligini ko'rsatish yoki asoratlarni idrok etish natijalarni sezilarli darajada yaxshilashi va davolanish xarajatlarini kamaytirishi mumkin.
"Biz sog'liqni saqlash tizimi bo'ylab turli xil ma'lumotlarni integratsiya qilish haqida gapirganda, biz ICU shifokorlarini iloji boricha tezroq aralashish uchun integratsiya qilishimiz va ogohlantirishimiz kerak va bu ma'lumotlarning to'planishi inson shifokorlari qila oladigan yaxshi ish emas", dedi Mark Michalski. , BWh klinik ma'lumotlar ilmiy markazining ijrochi direktori.Ushbu qurilmalarga aqlli algoritmlarni kiritish shifokorlarning kognitiv yukini kamaytiradi va bemorlarga imkon qadar tezroq davolanishni ta'minlaydi."
8.saratonni davolash uchun immunoterapiyani targ'ib qilish
Immunoterapiya saraton kasalligini davolashning eng istiqbolli usullaridan biridir.Xavfli o'smalarga hujum qilish uchun tananing o'z immunitet tizimidan foydalangan holda, bemorlar o'jar o'smalarni engishlari mumkin.Biroq, hozirgi immunoterapiya rejimiga faqat bir nechta bemorlar javob beradi va onkologlar hali ham qaysi bemorlar rejimdan foyda ko'rishini aniqlashning aniq va ishonchli usuliga ega emaslar.
Mashinani o'rganish algoritmlari va ularning juda murakkab ma'lumotlar to'plamlarini sintez qilish qobiliyati odamlarning noyob gen tarkibini aniqlashi va maqsadli terapiya uchun yangi variantlarni taqdim etishi mumkin.
Massachusets General Hospital (MGH) keng qamrovli diagnostika markazida hisoblash patologiyasi va texnologiyalarni rivojlantirish direktori doktor Long Le: "So'nggi paytlarda eng hayajonli rivojlanish ma'lum immun hujayralari tomonidan ishlab chiqarilgan oqsillarni blokirovka qiluvchi nazorat nuqtasi inhibitörleri bo'ldi".Lekin biz haligacha barcha muammolarni tushunmayapmiz, bu juda murakkab.Bizga, albatta, ko'proq bemor ma'lumotlari kerak.Ushbu muolajalar nisbatan yangi, shuning uchun ko'pchilik bemorlar ularni qabul qilmaydi.Shu sababli, biz ma'lumotlarni tashkilot ichida yoki bir nechta tashkilotlarda birlashtirishimiz kerakmi, bu modellashtirish jarayonini boshqarish uchun bemorlar sonini ko'paytirishning asosiy omili bo'ladi."
9. Elektron sog'liqni saqlash yozuvlarini ishonchli xavf prognozchilariga aylantiring
Elektron sog'liqni saqlash kartasi (uning) bemor ma'lumotlarining xazinasi, ammo provayderlar va ishlab chiquvchilar uchun katta hajmdagi ma'lumotlarni aniq, o'z vaqtida va ishonchli tarzda ajratib olish va tahlil qilish doimiy muammo hisoblanadi.
Ma'lumotlar sifati va yaxlitligi bilan bog'liq muammolar, ma'lumotlar formatidagi chalkashliklar, tizimli va tizimli bo'lmagan kiritish va to'liq bo'lmagan yozuvlar bilan birgalikda odamlarga xavflarni mazmunli tabaqalash, bashoratli tahlil va klinik qarorlarni qo'llab-quvvatlashni qanday amalga oshirishni aniq tushunishni qiyinlashtiradi.
Brigham ayollar kasalxonasi (BWh) shoshilinch tibbiy yordam kafedrasi dotsenti va Garvard tibbiyot maktabi (HMS) dotsenti doktor Ziad OBERMEYER: "Ma'lumotlarni bir joyga integratsiya qilish uchun mashaqqatli ish qilish kerak. Ammo yana bir muammo - tushunishdir. Elektron sog'liqni saqlash kitobida kasallikni bashorat qilganda odamlar nimaga ega bo'lishadi. Odamlar sun'iy intellekt algoritmlari depressiya yoki insultni bashorat qila olishini eshitishlari mumkin, lekin ular aslida insult narxining oshishini bashorat qilishayotganini aniqlaydilar. insultning o'zi."
U davom etdi, "MRG natijalariga tayanish aniqroq ma'lumotlar to'plamini taqdim etayotganga o'xshaydi. Ammo endi biz MRIni kim ko'ra olishi haqida o'ylashimiz kerak? Demak, yakuniy bashorat kutilgan natija emas ".
NMR tahlili, ayniqsa, tadqiqotchilar bir-biriga bog'liq bo'lmagan ma'lumotlar to'plamlari orasidagi yangi aloqalarni aniqlash uchun chuqur o'rganish usullaridan foydalanganda, ko'plab muvaffaqiyatli xavflarni baholash va tabaqalash vositalarini ishlab chiqdi.
Biroq, OBERMEYER ushbu algoritmlarning ma'lumotlarda yashiringan noto'g'rilikni aniqlamasligini ta'minlash, klinik yordamni chinakamiga yaxshilay oladigan vositalarni qo'llash uchun juda muhim deb hisoblaydi.
"Eng katta qiyinchilik - qora qutini ochishni boshlashdan va qanday bashorat qilishni ko'rib chiqishdan oldin biz nimani bashorat qilganimizni aniq bilib olishdir", dedi u.
10.Kuziladigan qurilmalar va shaxsiy qurilmalar orqali salomatlik holatini kuzatish
Deyarli barcha iste'molchilar endi sog'liq qiymati haqidagi ma'lumotlarni to'plash uchun sensorlardan foydalanishlari mumkin.Qadamli trekerli smartfonlardan tortib kun bo‘yi yurak urish tezligini kuzatuvchi taqiladigan qurilmalargacha istalgan vaqtda sog‘liq bilan bog‘liq borgan sari ko‘proq ma’lumotlarni yaratish mumkin.
Ushbu ma'lumotlarni to'plash va tahlil qilish va bemorlar tomonidan ilovalar va boshqa uy monitoringi qurilmalari orqali taqdim etilgan ma'lumotlarni to'ldirish individual va olomon salomatligi uchun noyob istiqbolni taqdim etishi mumkin.
AI ushbu katta va xilma-xil ma'lumotlar bazasidan amaliy tushunchalarni olishda muhim rol o'ynaydi.
Ammo doktor Umar Arnout, Brigham ayollar kasalxonasining neyroxirurg, hisoblash nevrologiyasi natijalari markazining CO direktori, bemorlarning ushbu yaqin va doimiy monitoring ma'lumotlariga moslashishiga yordam berish uchun qo'shimcha ish talab qilinishi mumkinligini aytdi.
"Biz raqamli ma'lumotlarni qayta ishlashda juda erkin edik", dedi u.Ammo Cambridge analytics va Facebook’da ma’lumotlar sizib chiqishi bilan odamlar o‘zlari qanday ma’lumotlarni baham ko‘rishlari haqida ko‘proq ehtiyotkor bo‘lishadi."
Bemorlar o'z shifokorlariga Facebook kabi yirik kompaniyalardan ko'ra ko'proq ishonishadi, deya qo'shimcha qildi u, bu keng ko'lamli tadqiqot dasturlari uchun ma'lumotlarni taqdim etishdagi noqulaylikni engillashtirishga yordam beradi.
"Ehtimol, taqiladigan ma'lumotlar sezilarli ta'sir ko'rsatishi mumkin, chunki odamlarning e'tibori juda tasodifiy va to'plangan ma'lumotlar juda qo'pol", dedi Arnout.Doimiy ravishda donador ma'lumotlarni to'plash orqali ma'lumotlar shifokorlarga bemorlarga yaxshiroq g'amxo'rlik qilishga yordam beradi."
11.smartfonlarni kuchli diagnostika vositasiga aylantiring
Mutaxassislarning fikricha, smartfonlar va boshqa iste'molchi darajasidagi resurslardan olingan tasvirlar portativ qurilmalarning kuchli funksiyalaridan foydalanishni davom ettirish orqali, ayniqsa, xizmat ko'rsatilmagan hududlarda yoki rivojlanayotgan mamlakatlarda klinik sifatli tasvirlash uchun muhim qo'shimcha bo'ladi.
Mobil kameraning sifati har yili yaxshilanmoqda va u AI algoritmini tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan tasvirlarni yaratishi mumkin.Dermatologiya va oftalmologiya bu tendentsiyaning dastlabki benefitsiarlari hisoblanadi.
Britaniyalik tadqiqotchilar hatto bolalarning yuzlari tasvirlarini tahlil qilish orqali rivojlanish kasalliklarini aniqlash vositasini ishlab chiqdilar.Algoritm bolalarning pastki jag' chizig'i, ko'z va burun holati va yuz anormalliklarini ko'rsatadigan boshqa xususiyatlar kabi diskret xususiyatlarni aniqlay oladi.Hozirgi vaqtda ushbu vosita klinik qarorlarni qo'llab-quvvatlash uchun 90 dan ortiq kasalliklar bilan umumiy tasvirlarni moslashtirishi mumkin.
Brigham ayollar kasalxonasida (BWh) mikro/nano tibbiyot va raqamli sog'liqni saqlash laboratoriyasi direktori doktor Hadi Shafii shunday dedi: "Ko'pchilik turli xil sensorlar o'rnatilgan kuchli mobil telefonlar bilan jihozlangan. Bu biz uchun ajoyib imkoniyat. Deyarli barchasi sanoat o'yinchilari o'z qurilmalarida Ai dasturiy ta'minot va apparat vositalarini yaratishni boshladilar.Bu tasodif emas.Raqamli dunyomizda har kuni 2,5 million terabaytdan ortiq ma'lumotlar hosil bo'ladi.Mobil telefonlar sohasida ishlab chiqaruvchilar bundan foydalanishlari mumkinligiga ishonishadi. sun'iy intellekt uchun ma'lumotlar ko'proq moslashtirilgan, tezroq va aqlliroq xizmatlarni taqdim etadi.
Bemorlarning ko'zlari, teri lezyonlari, yaralari, infektsiyalari, dori vositalari yoki boshqa mavzular tasvirlarini to'plash uchun smartfonlardan foydalanish to'liq xizmat ko'rsatilmagan hududlarda mutaxassislar etishmasligini bartaraf etishda yordam beradi, shu bilan birga ba'zi shikoyatlarga tashxis qo'yish vaqtini qisqartiradi.
"Kelajakda ba'zi muhim voqealar bo'lishi mumkin va biz ushbu imkoniyatdan yordam punktida kasalliklarni boshqarishning ba'zi muhim muammolarini hal qilishimiz mumkin", dedi Shafiee.
12. Yotoq yonidagi AI bilan klinik qarorlar qabul qilishda innovatsiyalar
Sog'liqni saqlash sanoati pullik xizmatlarga aylanar ekan, u passiv sog'liqni saqlashdan tobora uzoqlashmoqda.Surunkali kasallik, o'tkir kasallik hodisalari va to'satdan yomonlashuvdan oldin oldini olish har bir provayderning maqsadi bo'lib, kompensatsiya tuzilishi oxir-oqibatda faol va bashoratli aralashuvga erishish mumkin bo'lgan jarayonlarni ishlab chiqishga imkon beradi.
Sun'iy intellekt ushbu evolyutsiya uchun ko'plab asosiy texnologiyalarni taqdim etadi, provayderlar harakat qilish zarurligini anglashdan oldin muammolarni hal qilish uchun bashoratli tahlil va klinik qarorlarni qo'llab-quvvatlash vositalarini qo'llab-quvvatlaydi.Sun'iy intellekt epilepsiya yoki sepsis uchun erta ogohlantirish berishi mumkin, bu odatda juda murakkab ma'lumotlar to'plamlarini chuqur tahlil qilishni talab qiladi.
Brandon Westover, MD, Massachusets General Hospital (MGH) klinik ma'lumotlar direktori, mashinani o'rganish, shuningdek, yurak tutilishidan keyin komada bo'lganlar kabi og'ir bemorlarga doimiy tibbiy yordam ko'rsatishga yordam berishi mumkinligini aytdi.
U oddiy sharoitlarda shifokorlar ushbu bemorlarning EEG ma'lumotlarini tekshirishlari kerakligini tushuntirdi.Bu jarayon ko'p vaqt talab qiluvchi va sub'ektivdir va natijalar klinisyenlarning malakasi va tajribasiga qarab farq qilishi mumkin.
U shunday dedi: "Bu bemorlarda tendentsiya sekin bo'lishi mumkin.Ba'zida shifokorlar kimdir tuzalib ketayotganini ko'rishni xohlashganda, ular har 10 soniyada bir marta kuzatilgan ma'lumotlarga qarashlari mumkin.Biroq, 24 soat ichida to'plangan ma'lumotlarning 10 soniyasidan o'zgargan yoki o'zgarmaganligini ko'rish, shu vaqt ichida soch o'sgan yoki o'smaganiga qarashga o'xshaydi.Biroq, agar sun'iy intellekt algoritmlari va ko'plab bemorlarning katta hajmdagi ma'lumotlaridan foydalanilsa, odamlar ko'rgan narsalarni uzoq muddatli naqshlarga moslashtirish osonroq bo'ladi va ba'zi nozik yaxshilanishlar topilishi mumkin, bu esa shifokorlarning hamshiralik bo'yicha qaror qabul qilishiga ta'sir qiladi. ."
Klinik qarorlarni qo'llab-quvvatlash, xavfni baholash va erta ogohlantirish uchun sun'iy intellekt texnologiyasidan foydalanish ushbu inqilobiy ma'lumotlarni tahlil qilish usulining eng istiqbolli rivojlanish yo'nalishlaridan biridir.
Yangi avlod vositalari va tizimlarini quvvat bilan ta'minlash orqali klinisyenlar kasallikning nuanslarini yaxshiroq tushunishlari, hamshiralik xizmatlarini samaraliroq ko'rsatishlari va muammolarni oldindan hal qilishlari mumkin.Sun'iy intellekt klinik davolash sifatini yaxshilashning yangi davrini boshlab beradi va bemorlarni parvarish qilishda hayajonli yutuqlarga erishadi.
Yuborilgan vaqt: 2021 yil 06-avgust
